JPH09293076A - データグループ化方法 - Google Patents
データグループ化方法Info
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- JPH09293076A JPH09293076A JP8106812A JP10681296A JPH09293076A JP H09293076 A JPH09293076 A JP H09293076A JP 8106812 A JP8106812 A JP 8106812A JP 10681296 A JP10681296 A JP 10681296A JP H09293076 A JPH09293076 A JP H09293076A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- group
- same
- grouping
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- Prior art date
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】データベースから検索したデータ群をグループ
化する際に、データ登録時に設定したグループ化属性を
用いるのではなく、各データの持つ属性を比較しグルー
プ化の判断を行うことで、予めグループ化属性を持たせ
てデータを登録することなしに、検索したデータ群をグ
ループ化する方法を提供することにある。 【解決手段】データベースから検索したデータ群をグル
ープ化するために、データ群を構成する各データの属性
を比較した結果を５属性評価テーブルに設定し、このテ
ーブルをもとに２つのデータからなるデータのグループ
化を行い、各グループ間で共通のデータを共有するグル
ープ同士を結合し新たなグループとすることでグループ
化を行っていく。
化する際に、データ登録時に設定したグループ化属性を
用いるのではなく、各データの持つ属性を比較しグルー
プ化の判断を行うことで、予めグループ化属性を持たせ
てデータを登録することなしに、検索したデータ群をグ
ループ化する方法を提供することにある。 【解決手段】データベースから検索したデータ群をグル
ープ化するために、データ群を構成する各データの属性
を比較した結果を５属性評価テーブルに設定し、このテ
ーブルをもとに２つのデータからなるデータのグループ
化を行い、各グループ間で共通のデータを共有するグル
ープ同士を結合し新たなグループとすることでグループ
化を行っていく。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、データベース（Ｄ
Ｂ）の情報検索方法に係わるもので、検索されたデータ
群を個々のデータが有する属性によってグループ化する
データグループ化方法に関する。
Ｂ）の情報検索方法に係わるもので、検索されたデータ
群を個々のデータが有する属性によってグループ化する
データグループ化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のデータベース（ＤＢ）の検索で
は、例えば、特開平６−４４３０９号公報に記載されて
いるように、データ間でグループ化を行う際に、それぞ
れ異なるキーワードを持った２つのデータをキーワード
管理部によって同一グループとしてのグループ識別子を
与えキーワード管理テーブルに保存したのちデータベー
スに登録したデータに対してのみ有効であり、登録時に
同一グループとしての関連付けがされていないデータ間
には対応していなかった。
は、例えば、特開平６−４４３０９号公報に記載されて
いるように、データ間でグループ化を行う際に、それぞ
れ異なるキーワードを持った２つのデータをキーワード
管理部によって同一グループとしてのグループ識別子を
与えキーワード管理テーブルに保存したのちデータベー
スに登録したデータに対してのみ有効であり、登録時に
同一グループとしての関連付けがされていないデータ間
には対応していなかった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】複数のデータベース
（ＤＢ）から同一のキーワードによって検索されたデー
タ群に対して、これらの中から同一のデータをグループ
化しようとした場合、予めデータを各データベース（Ｄ
Ｂ）に登録する際に、グループ化属性を設定したテーブ
ルを作成しておき、検索時にこのグループ化属性テーブ
ルの情報をもとに検索を行う必要があり、グループ化属
性を持たないデータベース（ＤＢ）では、グループ化検
索が行えないという課題があった。
（ＤＢ）から同一のキーワードによって検索されたデー
タ群に対して、これらの中から同一のデータをグループ
化しようとした場合、予めデータを各データベース（Ｄ
Ｂ）に登録する際に、グループ化属性を設定したテーブ
ルを作成しておき、検索時にこのグループ化属性テーブ
ルの情報をもとに検索を行う必要があり、グループ化属
性を持たないデータベース（ＤＢ）では、グループ化検
索が行えないという課題があった。
【０００４】本発明の目的は、これを改善するために、
データ群をグループ化する為に各データの持つ属性を比
較しグループ化の判断を行うことで、予めグループ化属
性を持たせてデータを登録することなしに、検索したデ
ータ群をグループ化するデータグループ化方法を提供す
ることにある。
データ群をグループ化する為に各データの持つ属性を比
較しグループ化の判断を行うことで、予めグループ化属
性を持たせてデータを登録することなしに、検索したデ
ータ群をグループ化するデータグループ化方法を提供す
ることにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する為
に、本発明では、データ群をグループ化する為の最小単
位となる、２個のデータ間で属性の比較を行い、属性内
容が一致したものを２個のデータからなるグループとし
て、グループ化を行う。これらのグループ間に共通する
データが存在した場合、Ａ＝Ｂかつ、Ｂ＝Ｃならば、Ａ
＝Ｃの関係を用いてデータＡとデータＢのグループとデ
ータＢとデータＣのグループをＡ＝Ｂ＝Ｃの同一グルー
プとして、新たに再構築してゆく。この様に生成された
グループ同士をグループ間に共通するデータを介して、
より大きなグループを生成していくことでグループ化を
行う方法である。
に、本発明では、データ群をグループ化する為の最小単
位となる、２個のデータ間で属性の比較を行い、属性内
容が一致したものを２個のデータからなるグループとし
て、グループ化を行う。これらのグループ間に共通する
データが存在した場合、Ａ＝Ｂかつ、Ｂ＝Ｃならば、Ａ
＝Ｃの関係を用いてデータＡとデータＢのグループとデ
ータＢとデータＣのグループをＡ＝Ｂ＝Ｃの同一グルー
プとして、新たに再構築してゆく。この様に生成された
グループ同士をグループ間に共通するデータを介して、
より大きなグループを生成していくことでグループ化を
行う方法である。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例を図面に
より詳細に説明する。
より詳細に説明する。
【０００７】図１は、本発明の一実施例で、データベー
ス（ＤＢ）から抽出した同姓同名者の中から同一人を推
定するシステムを示す説明図である。
ス（ＤＢ）から抽出した同姓同名者の中から同一人を推
定するシステムを示す説明図である。
【０００８】図２は、本発明の一実施例で、データベー
ス（ＤＢ）の各記録の構成を示す図である。
ス（ＤＢ）の各記録の構成を示す図である。
【０００９】図３は、本発明の一実施例である、データ
ベース（ＤＢ）から抽出した同姓同名者の中から同一人
を推定するシステムの処理過程を示すフロー図である。
ベース（ＤＢ）から抽出した同姓同名者の中から同一人
を推定するシステムの処理過程を示すフロー図である。
【００１０】図４は、属性評価テーブルを使った本デー
タグループ化方式による同一人推定過程を説明する図で
ある。
タグループ化方式による同一人推定過程を説明する図で
ある。
【００１１】図１において、１はカナ氏名、生年月日、
性別が検索キーの１つであるデータベース（ＤＢ）Ａ、
２はカナ氏名、生年月日、性別が検索キーの１つである
データベース（ＤＢ）Ｂ、３はカナ氏名、生年月日、性
別が検索キーの１つであるデータベース（ＤＢ）Ｃ、４
は１，２，３のデータベースから、カナ氏名，生年月
日，性別をキーワードとして抽出された同姓同名者を登
録する同姓同名者抽出テーブルである。同姓同名者抽出
テーブル４には、氏名及び、それぞれのデータベースで
記録をユニークに管理するために用いられている識別Ｉ
Ｄ情報からなる。５は同姓同名者抽出テーブル４に登録
された個人データが持つ属性内容を比較した結果を登録
する属性評価テーブル、６は属性評価テーブル５をもと
に判定したグループ化情報を登録するグループ抽出テー
ブル、７はグループ抽出テーブル６をもとに結果を整理
したグループ判定結果テーブルである。
性別が検索キーの１つであるデータベース（ＤＢ）Ａ、
２はカナ氏名、生年月日、性別が検索キーの１つである
データベース（ＤＢ）Ｂ、３はカナ氏名、生年月日、性
別が検索キーの１つであるデータベース（ＤＢ）Ｃ、４
は１，２，３のデータベースから、カナ氏名，生年月
日，性別をキーワードとして抽出された同姓同名者を登
録する同姓同名者抽出テーブルである。同姓同名者抽出
テーブル４には、氏名及び、それぞれのデータベースで
記録をユニークに管理するために用いられている識別Ｉ
Ｄ情報からなる。５は同姓同名者抽出テーブル４に登録
された個人データが持つ属性内容を比較した結果を登録
する属性評価テーブル、６は属性評価テーブル５をもと
に判定したグループ化情報を登録するグループ抽出テー
ブル、７はグループ抽出テーブル６をもとに結果を整理
したグループ判定結果テーブルである。
【００１２】図２において、８は、検索キーのカナ氏名
に対する漢字の氏名を収録している漢字氏名記録であ
る。漢字氏名記録８は、一部の登録者にしか存在しな
い。９は、各登録者の住所をカタカナで収録している住
所記録である。カタカナで収録されているため異なる住
所であっても同音異義語の関係で比較結果が同じ住所と
判定される場合も有り得るため、判定結果に曖昧さを生
む結果となる。１０は、各登録者の被扶養者のカナ氏
名、生年月日、性別を収録している被扶養者記録であ
る。被扶養者の氏名がカタカナで登録されている為、同
音異義語の関係で比較結果が同じであっても、この記録
の登録者同士が同一人で無い場合も有り得るため、判定
結果に曖昧さを生む結果となる。
に対する漢字の氏名を収録している漢字氏名記録であ
る。漢字氏名記録８は、一部の登録者にしか存在しな
い。９は、各登録者の住所をカタカナで収録している住
所記録である。カタカナで収録されているため異なる住
所であっても同音異義語の関係で比較結果が同じ住所と
判定される場合も有り得るため、判定結果に曖昧さを生
む結果となる。１０は、各登録者の被扶養者のカナ氏
名、生年月日、性別を収録している被扶養者記録であ
る。被扶養者の氏名がカタカナで登録されている為、同
音異義語の関係で比較結果が同じであっても、この記録
の登録者同士が同一人で無い場合も有り得るため、判定
結果に曖昧さを生む結果となる。
【００１３】図３において、１１は、データベースＡを
カナ氏名、生年月日、性別をキーとして検索する処理ボ
ックス，１２は、データベースＢをカナ氏名、生年月
日、性別をキーとして検索する処理ボックス，１３は、
データベースＣをカナ氏名、生年月日、性別をキーとし
て検索する処理ボックス，１４は、住所記録９の内容を
比較し２人の登録者が同一人であるかを判定する処理，
１５は、住所記録９による判定結果を属性評価テーブル
５に設定する処理ボックス，１６は、被扶養者記録１０
の内容を比較し２人の登録者が同一人であるかを判定す
る処理，１７は、被扶養者記録１０による判定結果を属
性評価テーブル５に設定する処理ボックス，１８は、漢
字氏名記録８の内容を比較し２人の登録者が同一人であ
るかを判定する処理，１９は、漢字氏名記録８による判
定で内容が一致した場合の判定結果を属性評価テーブル
５に設定する処理ボックス，２０は、漢字氏名記録８に
よる判定で内容が一致しなかった場合の判定結果を属性
評価テーブル５に設定する処理ボックス，２１は属性評
価テーブル５の設定内容を判定してグループ抽出テーブ
ル６を生成する処理ボックス，２２は、グループ抽出テ
ーブル６の設定内容からグループ判定結果テーブル７を
生成する処理ボックスである。
カナ氏名、生年月日、性別をキーとして検索する処理ボ
ックス，１２は、データベースＢをカナ氏名、生年月
日、性別をキーとして検索する処理ボックス，１３は、
データベースＣをカナ氏名、生年月日、性別をキーとし
て検索する処理ボックス，１４は、住所記録９の内容を
比較し２人の登録者が同一人であるかを判定する処理，
１５は、住所記録９による判定結果を属性評価テーブル
５に設定する処理ボックス，１６は、被扶養者記録１０
の内容を比較し２人の登録者が同一人であるかを判定す
る処理，１７は、被扶養者記録１０による判定結果を属
性評価テーブル５に設定する処理ボックス，１８は、漢
字氏名記録８の内容を比較し２人の登録者が同一人であ
るかを判定する処理，１９は、漢字氏名記録８による判
定で内容が一致した場合の判定結果を属性評価テーブル
５に設定する処理ボックス，２０は、漢字氏名記録８に
よる判定で内容が一致しなかった場合の判定結果を属性
評価テーブル５に設定する処理ボックス，２１は属性評
価テーブル５の設定内容を判定してグループ抽出テーブ
ル６を生成する処理ボックス，２２は、グループ抽出テ
ーブル６の設定内容からグループ判定結果テーブル７を
生成する処理ボックスである。
【００１４】次に、本実施例のデータベース（ＤＢ）か
ら抽出した同姓同名者の中から同一人を推定するシステ
ムの処理手順について図３で述べる。
ら抽出した同姓同名者の中から同一人を推定するシステ
ムの処理手順について図３で述べる。
【００１５】まず、データベース（ＤＢ）Ａ１をカナ氏
名、生年月日、性別を検索キーとして検索し（１１）、
次に、データベース（ＤＢ）Ｂ２をカナ氏名、生年月
日、性別を検索キーとして検索し（１２）、さらに、デ
ータベース（ＤＢ）Ｃ３をカナ氏名、生年月日、性別を
検索キーとして検索し、検索結果を同姓同名者抽出テー
ブル４に登録する。次に、同姓同名者抽出テーブル４に
登録された８人の同姓同名者に対して、この８人の中か
ら任意の２人を選ぶ組数＝２８組（＝８×７／２×１）
全てに対して、住所記録１０、被扶養者記録１１、漢字
氏名記録８、の内容を比較する。まず、住所記録９の内
容を比較し（１４）、カタカナの県、市区町村名、番地
が一致する場合は、属性評価テーブル５の当該欄に評価
値（数値）を設定する（１５）。次に、被扶養者記録１
０の内容を比較し（１６）、被扶養者のカナ氏名、生年
月日、性別が一致する場合は、属性評価テーブル５の当
該欄に評価値（数値）を設定する（１７）。さらに、漢
字氏名記録８の内容を比較し（１８）、漢字氏名が一致
する場合は、属性評価テーブル５の当該欄に評価値（数
値）を設定する（１９）。なお、複数の記録属性が一致
している場合は、評価値は合算することで同一人として
の結びつきの強弱を重み付けする。ただし、漢字氏名記
録８の内容の比較（１８）に於いては、漢字氏名と登録
者の結び付きが強い（同姓同名者の存在確率が低い）こ
とから、比較結果が不一致の場合、属性評価テーブル５
の当該欄の評価値を０設定し（２０）、全ての判定結果
を無効にする。次に、属性評価テーブル５を使って本デ
ータグループ化方法によりグループ化を行った結果をグ
ループ抽出テーブル６に設定する。最後に、グループ抽
出テーブル６の結果をグループ単位にソートし、グルー
プ判定結果テーブル７に設定する。
名、生年月日、性別を検索キーとして検索し（１１）、
次に、データベース（ＤＢ）Ｂ２をカナ氏名、生年月
日、性別を検索キーとして検索し（１２）、さらに、デ
ータベース（ＤＢ）Ｃ３をカナ氏名、生年月日、性別を
検索キーとして検索し、検索結果を同姓同名者抽出テー
ブル４に登録する。次に、同姓同名者抽出テーブル４に
登録された８人の同姓同名者に対して、この８人の中か
ら任意の２人を選ぶ組数＝２８組（＝８×７／２×１）
全てに対して、住所記録１０、被扶養者記録１１、漢字
氏名記録８、の内容を比較する。まず、住所記録９の内
容を比較し（１４）、カタカナの県、市区町村名、番地
が一致する場合は、属性評価テーブル５の当該欄に評価
値（数値）を設定する（１５）。次に、被扶養者記録１
０の内容を比較し（１６）、被扶養者のカナ氏名、生年
月日、性別が一致する場合は、属性評価テーブル５の当
該欄に評価値（数値）を設定する（１７）。さらに、漢
字氏名記録８の内容を比較し（１８）、漢字氏名が一致
する場合は、属性評価テーブル５の当該欄に評価値（数
値）を設定する（１９）。なお、複数の記録属性が一致
している場合は、評価値は合算することで同一人として
の結びつきの強弱を重み付けする。ただし、漢字氏名記
録８の内容の比較（１８）に於いては、漢字氏名と登録
者の結び付きが強い（同姓同名者の存在確率が低い）こ
とから、比較結果が不一致の場合、属性評価テーブル５
の当該欄の評価値を０設定し（２０）、全ての判定結果
を無効にする。次に、属性評価テーブル５を使って本デ
ータグループ化方法によりグループ化を行った結果をグ
ループ抽出テーブル６に設定する。最後に、グループ抽
出テーブル６の結果をグループ単位にソートし、グルー
プ判定結果テーブル７に設定する。
【００１６】次に、属性評価テーブル５を使った本デー
タグループ化方法による同一人推定過程について図６で
述べる。
タグループ化方法による同一人推定過程について図６で
述べる。
【００１７】まず、表属性評価テーブル５において、縦
の座標及び横の座標（ただし、縦の座標＞横の座標の領
域）により指し示される各配列要素が、各同姓同名者間
の同一人性を表している。ここで、各要素に設定されて
いる評価値が０より大きいものを属性評価テーブル５よ
り抽出すると、項番１−項番２、項番１−項番４、項番
１−項番８、項番２−項番５、項番３−項番６、項番４
−項番８、項番５−項番８、項番６−項番７の計８つの
同一人のグループが抽出される。
の座標及び横の座標（ただし、縦の座標＞横の座標の領
域）により指し示される各配列要素が、各同姓同名者間
の同一人性を表している。ここで、各要素に設定されて
いる評価値が０より大きいものを属性評価テーブル５よ
り抽出すると、項番１−項番２、項番１−項番４、項番
１−項番８、項番２−項番５、項番３−項番６、項番４
−項番８、項番５−項番８、項番６−項番７の計８つの
同一人のグループが抽出される。
【００１８】次に、本データグループ化方法によって、
これらの２つのデータからなるグループを共通項によっ
て結合し、新たなグループ化を行う。
これらの２つのデータからなるグループを共通項によっ
て結合し、新たなグループ化を行う。
【００１９】具体的には、項番１−項番２のグループと
項番１−項番４のグループは、項番１のデータを互いに
グループの要素として持つから、新たに項番１−項番２
−項番４の３つのデータからなるグループとし、更に、
このグループと項番１−項番８のグループとは、項番１
のデータを互いにグループの要素として持つから、新た
に項番１−項番２−項番４−項番８の４つのデータから
なるグループとしてグループ化を行う。項番２−項番５
のグループも項番２を互いのグループ要素として持ち、
また、項番４−項番８のグループ及び、項番５−項番８
のグループも項番４、項番５、項番８の要素を互いのグ
ループとして持つことより、最終的に項番１−項番２−
項番４−項番５−項番８の５つのデータからなるグルー
プとして抽出される。
項番１−項番４のグループは、項番１のデータを互いに
グループの要素として持つから、新たに項番１−項番２
−項番４の３つのデータからなるグループとし、更に、
このグループと項番１−項番８のグループとは、項番１
のデータを互いにグループの要素として持つから、新た
に項番１−項番２−項番４−項番８の４つのデータから
なるグループとしてグループ化を行う。項番２−項番５
のグループも項番２を互いのグループ要素として持ち、
また、項番４−項番８のグループ及び、項番５−項番８
のグループも項番４、項番５、項番８の要素を互いのグ
ループとして持つことより、最終的に項番１−項番２−
項番４−項番５−項番８の５つのデータからなるグルー
プとして抽出される。
【００２０】同様に、項番３−項番６のグループと項番
６−項番７のグループは項番６のデータを互いのグルー
プの要素として持つから、新たに項番３−項番６−項番
７の３つのデータからなるグループとして抽出される。
６−項番７のグループは項番６のデータを互いのグルー
プの要素として持つから、新たに項番３−項番６−項番
７の３つのデータからなるグループとして抽出される。
【００２１】以上により、８人からなる同姓同名者は、
項番１−項番２−項番４−項番５−項番８のグループと
項番３−項番６−項番７の２つのグループにグループ化
される。
項番１−項番２−項番４−項番５−項番８のグループと
項番３−項番６−項番７の２つのグループにグループ化
される。
【００２２】
【発明の効果】従来の技術では、検索したデータをグル
ープ化する為にデータベース（ＤＢ）へのデータ登録の
段階で、グループ化属性を設定し、検索時にこのグルー
プ化属性を利用してグループ化抽出を行う為、データ登
録の段階からグループ化を意識して属性を設定していな
いデータベースに対しては、グループ化を行えないとい
う問題点があったが、本発明では、従来技術で必要とし
ていたデータ登録時に設定したグループ化属性を使うこ
と無しに抽出段階で、各データがデータベース（ＤＢ）
上に持つ属性を比較属性として使用することでグループ
化を行う為、データ登録時に設定したグループ化属性を
必要とすること無しに、検索したデータをグループ化し
た検索結果が得られる。
ープ化する為にデータベース（ＤＢ）へのデータ登録の
段階で、グループ化属性を設定し、検索時にこのグルー
プ化属性を利用してグループ化抽出を行う為、データ登
録の段階からグループ化を意識して属性を設定していな
いデータベースに対しては、グループ化を行えないとい
う問題点があったが、本発明では、従来技術で必要とし
ていたデータ登録時に設定したグループ化属性を使うこ
と無しに抽出段階で、各データがデータベース（ＤＢ）
上に持つ属性を比較属性として使用することでグループ
化を行う為、データ登録時に設定したグループ化属性を
必要とすること無しに、検索したデータをグループ化し
た検索結果が得られる。
【００２３】また、検索時に検索キーの一部にデータ属
性を追加して検索条件を厳しくすることで検索条件を絞
り込み１つのグループとしてデータを抽出するのと違
い、本データグループ化方式では、グループ化したいデ
ータ間の全てに共通の属性項目が設定されていないデー
タであってもグループ化を行うことができる。
性を追加して検索条件を厳しくすることで検索条件を絞
り込み１つのグループとしてデータを抽出するのと違
い、本データグループ化方式では、グループ化したいデ
ータ間の全てに共通の属性項目が設定されていないデー
タであってもグループ化を行うことができる。
【００２４】さらに、本データグループ化方式では、比
較属性の選択の仕方によって、その比較属性が持つ比較
属性一致時の曖昧性（例えば、カナ表記属性による同音
異義語）を利用することで、本実施例１のように同姓同
名者の中から同一人物を推定するといった曖昧検索を行
うことができる。
較属性の選択の仕方によって、その比較属性が持つ比較
属性一致時の曖昧性（例えば、カナ表記属性による同音
異義語）を利用することで、本実施例１のように同姓同
名者の中から同一人物を推定するといった曖昧検索を行
うことができる。
【図１】本発明の一実施例で、データベース（ＤＢ）か
ら抽出した同姓同名者の中から同一人を推定するシステ
ムを示す説明図である。
ら抽出した同姓同名者の中から同一人を推定するシステ
ムを示す説明図である。
【図２】本発明の一実施例で、データベース（ＤＢ）の
各記録の構成を示す図である。
各記録の構成を示す図である。
【図３】本発明の一実施例である、データベース（Ｄ
Ｂ）から抽出した同姓同名者の中から同一人を推定する
システムの推定過程を示すフロー図である。
Ｂ）から抽出した同姓同名者の中から同一人を推定する
システムの推定過程を示すフロー図である。
【図４】本発明の一実施例である、データベース（Ｄ
Ｂ）から抽出した同姓同名者の中から同一人を推定する
システムの推定過程を示すフロー図である。
Ｂ）から抽出した同姓同名者の中から同一人を推定する
システムの推定過程を示すフロー図である。
【図５】本発明の一実施例である、データベース（Ｄ
Ｂ）から抽出した同姓同名者の中から同一人を推定する
システムの推定過程を示すフロー図である。
Ｂ）から抽出した同姓同名者の中から同一人を推定する
システムの推定過程を示すフロー図である。
【図６】属性評価テーブルを使った本データグループ化
方法による同一人推定過程を説明する図である。
方法による同一人推定過程を説明する図である。
１…カナ氏名、生年月日、性別を検索キーの１つに持つ
データベース（ＤＢ）Ａ、２…カナ氏名、生年月日、性
別を検索キーの１つに持つデータベース（ＤＢ）Ｂ、３
…カナ氏名、生年月日、性別を検索キーの１つに持つデ
ータベース（ＤＢ）Ｃ、４…データベース（ＤＢ）Ａ
１、データベース（ＤＢ）Ｂ２、データベース（ＤＢ）
Ｃ３から、カナ氏名、生年月日、性別をキーワードとし
て抽出された同姓同名者を登録する同姓同名者テーブ
ル、５…同姓同名者抽出テーブル４に登録された各個人
データが持つ属性内容を比較した結果を登録する属性評
価テーブル、６…属性評価テーブル５をもとに本データ
グループ化出法により判定したグループ化情報を登録す
るグループ抽出テーブル、７…グループ抽出テーブル６
の設定結果をグループ単位に整理したグループ判定結果
テーブル、８…検索キーのカナ氏名に対する漢字の氏名
を収録している漢字氏名記録、９…各登録者の住所をカ
タカナで収録している住所記録、１０…各登録者の被扶
養者のカナ氏名、生年月日、性別を収録している被扶養
者記録。
データベース（ＤＢ）Ａ、２…カナ氏名、生年月日、性
別を検索キーの１つに持つデータベース（ＤＢ）Ｂ、３
…カナ氏名、生年月日、性別を検索キーの１つに持つデ
ータベース（ＤＢ）Ｃ、４…データベース（ＤＢ）Ａ
１、データベース（ＤＢ）Ｂ２、データベース（ＤＢ）
Ｃ３から、カナ氏名、生年月日、性別をキーワードとし
て抽出された同姓同名者を登録する同姓同名者テーブ
ル、５…同姓同名者抽出テーブル４に登録された各個人
データが持つ属性内容を比較した結果を登録する属性評
価テーブル、６…属性評価テーブル５をもとに本データ
グループ化出法により判定したグループ化情報を登録す
るグループ抽出テーブル、７…グループ抽出テーブル６
の設定結果をグループ単位に整理したグループ判定結果
テーブル、８…検索キーのカナ氏名に対する漢字の氏名
を収録している漢字氏名記録、９…各登録者の住所をカ
タカナで収録している住所記録、１０…各登録者の被扶
養者のカナ氏名、生年月日、性別を収録している被扶養
者記録。
Claims (2)
- 【請求項１】データ群の中から任意の２個のデータの組
み合わせ全てに対して、個々のデータが持つ属性同士を
比較し２個のデータからなるグループを決定し、次に、
このグループ間に共通のデータを持つグループ同士を新
たなグループとして結合生成していくことを特徴とする
データグループ化方法。 - 【請求項２】単独あるいは、複数のデータベースにまた
がったデータ検索において、複数の検索条件（キーワー
ド）を使って抽出されたデータ群の中から請求項１の方
法によりグループ化を検索結果としたことを特徴とする
データ検索方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8106812A JPH09293076A (ja) | 1996-04-26 | 1996-04-26 | データグループ化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8106812A JPH09293076A (ja) | 1996-04-26 | 1996-04-26 | データグループ化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09293076A true JPH09293076A (ja) | 1997-11-11 |
Family
ID=14443258
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8106812A Pending JPH09293076A (ja) | 1996-04-26 | 1996-04-26 | データグループ化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09293076A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005250693A (ja) * | 2004-03-02 | 2005-09-15 | Tsubasa System Co Ltd | 文字情報分類プログラム |
| JP2008027104A (ja) * | 2006-07-20 | 2008-02-07 | Sharp Corp | 端末装置およびコンテンツ記録方法 |
| US10318702B2 (en) | 2016-01-19 | 2019-06-11 | Ford Motor Company | Multi-valued decision diagram reversible restriction |
-
1996
- 1996-04-26 JP JP8106812A patent/JPH09293076A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005250693A (ja) * | 2004-03-02 | 2005-09-15 | Tsubasa System Co Ltd | 文字情報分類プログラム |
| JP2008027104A (ja) * | 2006-07-20 | 2008-02-07 | Sharp Corp | 端末装置およびコンテンツ記録方法 |
| US10318702B2 (en) | 2016-01-19 | 2019-06-11 | Ford Motor Company | Multi-valued decision diagram reversible restriction |
| US10318703B2 (en) | 2016-01-19 | 2019-06-11 | Ford Motor Company | Maximally standard automatic completion using a multi-valued decision diagram |
| US10318701B2 (en) | 2016-01-19 | 2019-06-11 | Ford Motor Company | Resolving configuration conflicts using a multi-valued decision diagram |
| US10325063B2 (en) | 2016-01-19 | 2019-06-18 | Ford Motor Company | Multi-valued decision diagram feature state determination |
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